【摘 要】
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对跨领域情感分类任务中因标签样本不足以及不同领域中特征分布差异大导致分类准确率低的问题进行研究,提出一种改进特征选择的跨领域情感分类模型(IPFS)。利用词形还原解决
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61462054、61732005、61672271、61741112),云南省自然科学基金项目(2017FB098),国家博士后面上科学基金项目(2016M592894XB),云南省科技厅基金项目(2015FB135),云南省重大科技基金项目(2018ZF017)
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对跨领域情感分类任务中因标签样本不足以及不同领域中特征分布差异大导致分类准确率低的问题进行研究,提出一种改进特征选择的跨领域情感分类模型(IPFS)。利用词形还原解决文本中构建词袋模型中的特征冗余的问题,通过卡方检验算法选择领域间具有相同表征的枢轴特征作为领域间共享的桥梁,结合神经网络模型,完成跨领域情感分类任务。实验结果表明,IPFS模型与现有的相关模型相比取得了更好的分类效果。
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